2. 确定CBAM模块插入到YOLOv5模型的具体位置 CBAM模块可以插入到YOLOv5模型的不同位置,例如: 在主干网络(backbone)的特定层之后插入。 在特征金字塔网络(neck)的特定层之后插入。 在检测头(head)的特定层之后插入。 通常,建议在主干网络的关键层之后插入CBAM模块,以便在特征提取阶段就引入注意力机制。 3. 修改YOLO...
1.1.CBAM:通道注意力和空间注意力的集成者 1.2 GAM:Global Attention Mechanism 1.3 ResBlock_CBAM 1.4性能评价 2.Yolov8加入CBAM、GAM、 ResBlock_CBAM 2.1 加入modules.py中(相当于yolov5中的common.py) 2.2 CBAM、GAM_Attention、ResBlock_CBAM加入tasks.py中(相当于yolov5中的yolo.py) 3.修改对...
相比于SE注意力机制,CBAM可以在空间和通道两个维度上进行Attention,因此可以取得更好的效果。 CBAM注意力机制的缺点是由于其需要计算通道和空间两个维度上的Attention,因此计算量较大,会增加模型的复杂度和训练时间。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.06521 添加CBAM注意力机制到YOLOv5 免费获取完整代码: CoordAt...
n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients, 8.9 GFLOPs s: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPs m: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, ...
自从yolov5-5.0加入se、cbam、eca、ca发布后,反响不错,也经常会有同学跑过来私信我能不能出一期6.0版本加入注意力的博客。个人认为是没有必要专门写一篇来讲,因为步骤几乎一样,但是问的人也慢慢多了,正好上一篇加入注意力的文章写的略有瑕疵,那就再重新写一篇。
YOLOv5结合注意力机制有两种策略: 注意力机制结合Bottleneck,替换backbone中的所有C3模块在backbone最后单独加入注意力模块 这里展示第二种策略,在介绍CBAM注意力时,展示第一种策略。另外根据实验结果,第二种策略效果会更好。 common.py文件修改:直接在最下面加入如下代码 ...